卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像识别、图像分类和图像生成的深度学习模型。它通过模拟人脑视觉感知机制，能够自动提取图像中的特征，从而实现对图像的智能处理。
CNN的基本原理
CNN的基本原理是通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对输入图像进行处理，从而提取出图像中的特征。
卷积层
卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。卷积操作是指将卷积核（filter）在图像上滑动，并对每个位置的像素进行加权求和，得到一个新的特征图。
池化层
池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量，同时保持重要的特征。常见的池化方式有最大池化、平均池化等。
全连接层
全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行整合，并通过激活函数输出最终的分类结果。
CNN的应用
CNN在图像识别、图像分类和图像生成等领域有着广泛的应用。
- 图像识别：CNN可以用于识别图像中的物体，例如人脸识别、车辆识别等。
- 图像分类：CNN可以将图像分类到不同的类别中，例如将图片分类为猫、狗等。
- 图像生成：CNN可以用于生成新的图像，例如生成新的照片、图像修复等。
扩展阅读
想要了解更多关于CNN的知识，可以阅读以下文章：
CNN结构图